定量蛋白质组 • DIA蛋白质组学
· 产品定义
DIA(Data Independent Acquisition)蛋白质组学属于非标记蛋白质组学方法,克服了传统蛋白质组学丰度依赖的缺陷以及低重复性、高随机性等难题,大大提高了蛋白质检测结果的重复性及稳定性。主要通过样本独立检测,采用质谱全扫描的方式进行全覆盖,并采用特异性二级碎片的强度进行大规模蛋白质定性和定量分析。
· 技术路线
备注:DIA与常规定量蛋白质组的最大不同之处在于“谱图库(spectral library)构建”,即DIA在进行样本检测之前，建议先进行建库操作。质谱对蛋白质肽段的鉴定,基于一级信号和二级图谱:在常规蛋白质组的扫描模式下,1张二级图谱几乎仅来自于1个一级信号;而在DIA全扫描模式下,1张二级图谱是一个混合图谱,来自于多个一级信号。通过建库方式进行精确匹配,可提高鉴定准确性,降低匹配难度。
· 技术优势
1. 全扫描模式:数据非依赖性采集模式,大大减少高丰度干扰,全面采集高低丰度信号,数据覆盖度提高近40%;
2. 超高重现性、稳定性:大样本鉴定重复率提升近40%,定量精密度提升近1倍;
3. 超高定量准确度∶定量能力接近金标准SRM /MRM靶向技术。
· 数据分析
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标准数据分析内容 |
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鉴定分析 |
鉴定与定量结果统计；单个样本蛋白质鉴定结果统计；韦恩图 |
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表达差异分析 |
差异结果统计；差异结果柱状图；火山图；聚类分析图； |
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多组的比较分析（组别>=3） |
mufzz聚类；雷达图；箱线图 |
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功能分析 |
亚细胞定位；结构域分析；GO功能分析；KEGG通路分析；互作网络分析 |
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质量控制分析 |
肽段离子质量偏差分布、肽段例子得分分布、蛋白质丰度比分布 |
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高级数据分析 |
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功能分析 |
GSEA富集分析 |
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临床药物研究 |
药物靶点注释 |
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标志物筛选 |
集成机器学习 |
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与临床表征的联合分析 |
热图；弦图；ROC分析；WGCNA分析 |
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关于个性化数据分析需求，请来电咨询 |
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部分数据分析结果展示
· 推荐组合产品
1. 临床大队列研究“黄金”联合:DIA蛋白质组+DIA磷酸化蛋白质组
2. 标志物研究“一站式”解决方案:DIA蛋白质组+PRM
· 推荐应用领域
1. 临床疾病标志物筛选
2. 肿瘤疾病分子分型
3. 作物发育与品系比较
· 送样建议 (特殊样本可直接咨询021-5466-5263/400-066-6761)
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样品类型 |
推荐样本量 （新建Library） |
推荐样本量 （不建Library） |
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动物组织类 |
常规动物组织（脑、心、肝、脾、肺、肾、肌肉、皮肤等） |
30mg-2g |
15-2mg |
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植物组织类 |
柔软组织（木本植物的叶、花等，草本科植物，藻类，蕨类植物，大型真菌等） |
100mg-2g |
50mg-2g |
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微生物类 |
菌类 |
50mg-2g |
20mg-2g |
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细胞样品 |
悬浮/贴壁培养细胞 |
1-10× 10^7 |
0.5-10× 10^7 |
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体液样本 |
血清/血浆 |
0.1ml-0.2ml |
0.05ml-0.2ml |
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外泌体 |
血浆（未提取外泌体） |
4ml |
2ml |
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提取完成的外泌体 |
50μg |
20μg |
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其他类 |
细胞上清 |
5ml-10ml |
2ml-5ml |
· 参考文献
1. LowDose Sorafenib Acts as a Mitochondrial Uncoupler and Ameliorates Nonalcoholic Steatohepatitis. 2020. Cell Metabolism. (IF 27.287) 【客户文献】
DIA蛋白质组+Label free磷酸化修饰组学助力发现低剂量索拉非尼可改善非酒精性脂肪性肝炎
2.The Protein Landscape of Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL). 2021. Blood. (IF 22.113)
DIA蛋白组应用于慢性淋巴细胞白血病图谱的绘制
3.Urinary proteome profiling for stratifying patients with familial Parkinson’s disease. 2021. EMBO Molecular Medicine. (IF 12.137）
DIA+机器学习筛选帕金森氏病尿液标志物